[기초 프로젝트] 가설 설정

01. 부동산 자료

여름철 이사 기사

 

이사 연령대 기사

서울 부동사 기사

서울 부동산 기사

 

02. 사전 분석

24년 서울 부동산 거래량

 

본격적인 데이터 분석 전에 24년 기준 6, 7, 8월에 금액이 증가한다는 걸 확인

 

03. 가설 설정

• 여름철에 매물량과 매물 금액이 증가할 것이다.

→ 봄이나 가을에 팔면 매물량이 적어 높은 금액으로 팔 수 있을 것이다.

• 보통 자녀를 둔 30~40대가 거래량이 많을 것이다.
• 토허제(토지 거래 허가 구역 해제) 전후로 서울 아파트 평균 매매 금액이 달라짐

→ (토허제 전) 서울 아파트 평균 매매 하락으로 급매일 경우 가격 조정이 필요

→ (토허제 후) 토허제에 해당하는 지역일 경우, 가격 상승

---

좀 더 구체적인 인사이트를 위해 고객을 설정하기로 결정!

04. 고객 설정

✔️ 투자 목적 매수 고객

재개발/재건축 지역

• 가설 : 재개발/재건축 지역은 향후 부동산 가치가 상승할 것이다.
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), ARCH_YR(건축년도), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 해당 지역에서 재개발/재건축이 발표된 지역을 필터링하고, 건축년도에 따른 가격 상승 추이를 분석하여 향후 상승 가능성을 예측한다.

기업 밀집 지역

• 가설 : 기업이 밀집한 지역은 지속적인 수요가 발생하여 전세 및 월세 수익을 낼 수 있다.
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), BLDG_USG(건물용도), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 기업 밀집 지역을 필터링하여 주거용 건물인 오피스텔, 아파트 등의 가격 변화를 분석하고, 전세 및 월세 수익을 낼 수 있는 가능성을 평가한다.

대형 개발 사업이 진행 중인 지역

• 가설 : 신도시 개발, 대규모 복합단지 조성, 교통망 확충 등의 개발 사업이 진행되면 해당 지역과 인근 지역의 부동산 가치가 상승할 것이다.
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), CTRT_DAY(계약일), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법: 대형 개발 사업이 예정된 지역을 분석하고, 최근 몇 년간의 거래 금액 및 계약일 데이터를 활용해 거래량 변동과 가격 상승 추이를 파악한다.

조망 좋은 지역 (산, 강, 바다 등)

• 가설 : 산, 강, 바다와 같은 조망권이 좋은 지역은 프리미엄이 존재할 것이다.
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 조망 좋은 지역을 필터링하여 해당 지역의 거래 금액 변화를 분석하고, 조망권이 부동산 가치에 미치는 영향을 파악한다.

로열층 프리미엄

• 가설 : 상위층은 다른 층에 비해 프리미엄이 존재할 것이다.
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), FLR(층), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 로열층 매물에 대한 가격을 다른 층의 매물과 비교 분석하여 로열층 프리미엄을 측정한다.

✔️ 청년 고객

교통 편의성 고려

• 가설 : 교통이 편리한 지역, 특히 지하철 및 버스 노선이 잘 갖춰진 지역
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 주요 지하철 역세권 및 버스 노선 근처의 지역을 필터링하고, 해당 지역의 거래 금액 변화를 분석하여 교통 편의성이 가격에 미치는 영향을 분석한다.

생활 인프라 밀집 지역

• 가설 : 백화점, 카페, 문화시설 등 생활 편의 시설이 밀집된 지역
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 생활 인프라가 밀집된 지역을 필터링하고, 해당 지역의 부동산 거래 금액을 분석하여 생활 인프라가 부동산 가치에 미치는 영향을 분석한다.

안전한 주거 환경 고려

• 가설 : 안전한 주거 환경과 치안이 좋은 지역 및 경비 시스템이 갖춰진 아파트, 고층 주거시설
• 데이터 활용 : CGG_NM(자치구명), STDG_NM(법정동명), ARCH_YR(건축년도), FLR(층), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 안전성이 높은 지역 및 고층 아파트를 분석하고, 건축년도와 층수에 따른 가격 차이를 비교하여 안전한 주거 환경이 가격에 미치는 영향을 분석한다.

경제적 부담 감소

• 가설 : 상대적으로 저렴한 오피스텔, 공동주택, 소형 아파트를 선호한다.
• 데이터 활용 : BLDG_USG(건물용도), ARCH_AREA(건물면적), THING_AMT(물건금액)
• 분석 방법 : 소형 주거지의 가격 및 면적을 비교 분석하여 청년층이 선호하는 주거 형태의 가격 변화를 파악한다.